We zien dat de wereld in een razend tempo digitaliseert. Conventionele (analyse) methodieken zijn niet meer geschikt om uit deze grote hoeveelheden data nuttige kennis te halen. Gelukkig zijn er vele moderne technieken beschikbaar waarmee dit inzicht wel kan worden verschaft.
Naast de complexe modellering die vaak al plaatsvind binnen veel (kennis-) organisaties, werken we in het kader van deze programmalijn aan de brede toepassing van AI technieken en de ontwikkeling van Digital Twins.
In 2022 en 2023 bouwden Witteveen+Bos, Deltares en TU Delft met elkaar aan een machine learning model dat afwijkend scheepsgedrag kan detecteren...
Dit is een initiatief van HKV lijn in water samen met Rijkswaterstaat.
Het gebruik van machine learning in de watersector is de afgelopen jaren...
ENGLISH BELOW Dit is een initiatief van TU Delft in samenwerking met Rijkswaterstaat, Hoogheemraadschap Hollands Noorderkwartier, Hoogheemraadschap...
In het DigiPACT project, dat van november 2022 tot en met mei 2023 liep, is een digital twin ontwikkeld die autonome schepen realtime van advies kan...
Het Nederlandse deel van de Noordzee is een van de meest intensief gebruikte zeeën ter wereld. Er zijn drukke scheepvaartroutes van en naar de...
Met het MijBrein creëren we op een laagdrempelige manier inzicht in grote hoeveelheden temporele en ruimtelijke data.
MijBrein is een online...
Het project AI analyse video Klaverbank richt zich op automatische herkenning èn kwantificering van dieren op de zeebodem.
Nederland moet...
Kunnen we de ruimtelijke plannen van de Noordzee en de effecten daarvan inzichtelijker maken door data met elkaar te combineren en gebruik te maken...
Hoe kunnen we nieuwe digitale technieken inzetten en tools ontwikkelen om een nauwkeurig en gebiedsdekkend beeld te krijgen van de rivierdiepte en de...
Met de use case Logistieke simulatie toolbox integreren we ons inzicht in het watersysteem met kennis over de logistiek. Deze economische component maakt het extra interessant
Mark van Koningsveld, TU Delft